Media móvil mediante el cálculo de medidas existentes

[Syndicate_Admin]

Hola

Hacer un poco de trabajo en el cálculo de los días de rotación de inventario. Usando la Medida (A) y los datos sin procesar (B) en la parte inferior, puedo calcular con éxito los Días de Rotación de Inventario como se ve en la visualización mensual y trimestral:

Sin embargo, parece que no puedo crear una medida que calcualtes la media móvil de 3 meses. ¿Cómo convertiría mi medida actual o crearía una nueva que me diera la media móvil?

EJEMPLO

Por ejemplo, el promedio de 3 meses consecutivos para enero de 2022, siguiendo la fórmula de medición a continuación, debe ser

Inventario promedio = [(95 + 71 + 41) + (94 + 95 + 71)]/ (3 * 2) = 78

SaleCount = (93 + 59 + 62) = 214

Duración del período = (31 + 31 + 30) = 91

Volumen de inventario = (78 / 214) * 91 = 33

A) MEDIDA

Rotación de inventario =

Dónde PromedioInventory = DIVIDIR(SUMA([InicioInventory]) + SUMA([EndingInventory]),DISTINCTCOUNT([Mes])*2)

Dónde SaleCount = SUMA([Ventas minoristas])

Dónde PeriodoLongitud = SUMA([Recuento de días])

DEVOLUCIÓN

DIVIDIR(PromedioInventory,SaleCount)*PeriodoLongitud

B) DATOS BRUTOS

Mes	Ventas minoristas	InicioInventory	EndingInventory	Recuento de días
enero 1, 2022	93	95	94	31
diciembre 1, 2021	59	71	95	31
noviembre 1, 2021	62	41	71	30
octubre 1, 2021	70	58	41	31
septiembre 1, 2021	89	69	58	30
agosto 1, 2021	111	55	69	31
julio 1, 2021	118	63	55	31
junio 1, 2021	134	69	63	30
1 de mayo de 2021	102	78	69	31
abril 1, 2021	105	99	78	30
marzo 1, 2021	148	139	99	31
febrero 1, 2021	111	158	139	28
enero 1, 2021	91	141	158	31
diciembre 1, 2020	76	115	141	31
noviembre 1, 2020	106	116	115	30
octubre 1, 2020	121	89	116	31
septiembre 1, 2020	140	98	89	30
agosto 1, 2020	134	71	98	31
julio 1, 2020	154	89	71	31
junio 1, 2020	141	115	89	30
1 de mayo de 2020	115	146	115	31
abril 1, 2020	68	148	146	30
marzo 1, 2020	50	104	148	31
febrero 1, 2020	83	93	104	29
enero 1, 2020	102	82	93	31
diciembre 1, 2019	90	78	82	31
noviembre 1, 2019	91	93	78	30
octubre 1, 2019	122	122	93	31
septiembre 1, 2019	123	135	122	30
agosto 1, 2019	132	158	135	31
julio 1, 2019	111	169	158	31
junio 1, 2019	106	167	169	30
1 de mayo de 2019	102	135	167	31
abril 1, 2019	79	116	135	30
marzo 1, 2019	117	120	116	31
febrero 1, 2019	83	136	120	28
enero 1, 2019	97	151	136	31

[Syndicate_Admin]

Abrir un nuevo ticket con la tabla de referencia desde el principio. gracias por el feeback hasta ahora, no acepto el comentario de Theo como la solución.

https://community.powerbi.com/t5/Desktop/Converting-Calculated-Measure-to-Moving-Average/m-p/2331401...

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

¿ @Fraze

Aquí hay un enlace para guiarlo a través de él: https://www.sqlbi.com/articles/rolling-12-months-average-in-dax/

En este blog, te muestran cómo hacer tres meses también.

Espero que esto ayude.

Seguir

[Syndicate_Admin]

Hola Theo,

Gracias por el material.

Usando el enfoque de su artículo, creé la medida que encontrará a continuación; Sin embargo, no está creando una media móvil de anyting. El resultado final termina exactamente igual que la medida original. ¿Alguna idea de por qué ese sería el caso? Parece que todavía se ejecuta un mes a la vez en lugar de aplicar el período especificado en la variable DatesInPeriod

Rotación de inventario (promedio de 3 meses) =

DÓNDE NumOfMonths = 3

DÓNDE LastSelectedDate = MÁXIMO([Fecha])

DÓNDE Periodo = DATESINPERIOD([Fecha],LastSelectedDate, -NumOfMonths,MES)

DÓNDE PromedioInventory = DIVIDIR(SUMA([InicioInventory])+SUMA([EndingInventory]),DISTINCTCOUNT([Mes])*2)

DÓNDE SaleCount = SUMA([Ventas minoristas])

DÓNDE PeriodoLongitud = DIVIDIR(SUMA([Recuento de días]),DISTINCTCOUNT([Tipo de acuerdo]))

DÓNDE Resultado = CALCULAR(DIVIDIR(PromedioInventory,SaleCount)*PeriodoLongitud,Periodo)

DEVOLUCIÓN

SI(«(4)Datos de inventario»[Volumen de ventas de inventario] > 0, Resultado)

[Syndicate_Admin]

@Fraze eso es realmente interesante. Si está saliendo exactamente igual, entonces puede ser la forma en que tiene sus relaciones / Modelo de datos establecido. ¿Puede enviar una captura de pantalla de las relaciones y simplemente proporcionar una comprensión de la forma en que ha establecido su tabla de fechas?

Gracias de antemano.

Seguir

[Syndicate_Admin]

¿Qué tal si acabo de compartir el enlace del archivo de muestra?

Básicamente, el promedio de 3mos no debería ser el mismo, ya que está utilizando un cálculo y un rango de fechas especificado. Por favor, hágamelo saber si me equivoqué

https://1drv.ms/u/s!AuZqEDLABUeQgs4umqr7okhOnjzpDQ?e=WdXSuk

[Syndicate_Admin]

Así que mi tabla de fechas y mi modelo son muy simples. Todos los datos de un mes son el primer día (por ejemplo, 1 de enero, 1 de febrero)

Calendario = CALENDARIO(MIN('Datos de inventario'[Mes]),MÁXIMO('Datos de inventario'[Mes]))

Y sé que la parte del período de la medida es correcta, ya que si devuelvo la primera y la última fecha durante cada período, estoy viendo correctamente los 3 meses que me interesan para cada mes.

Entonces, una vez más, confundido por qué esta medida no está utilizando las fechas en el período. La parte destacada de la medida es lo que difiere del artículo. Pero así es como necesito calcular la métrica...

Rotación de inventario (promedio de 3 meses) =

DÓNDE NumOfMonths = 3

DÓNDE LastSelectedDate =

MÁXIMO(«(0)Calendario»[Fecha])

DÓNDE Periodo =

DATESINPERIOD(«(0)Calendario»[Fecha],LastSelectedDate, -NumOfMonths,MES)

DÓNDE PromedioInventory =

DIVIDIR(SUMA('Datos de inventario'[StartingInventory]) + SUMA('Datos de inventario'[EndingInventory]),DISTINCTCOUNT('Datos de inventario'[Mes])*2)

DÓNDE SaleCount =

SUMA(«Datos de inventario»[RetailSales])

DÓNDE PeriodoLongitud =

DIVIDIR(SUMA('Datos de inventario'[Recuento de días]),DISTINCTCOUNT('Datos de inventario'[Tipo de acuerdo]))

DÓNDE Resultado =

CALCULAR(DIVIDIR(PromedioInventory,SaleCount)*PeriodoLongitud,Periodo)

DEVOLUCIÓN

Resultado